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基于数据驱动的无人机集群故障检测与诊断

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1586-1592页

作者：李润泽姜斌余自权陆宁云南京航空航天大学自动化学院南京211100

无人机集群系统对安全性和稳定性要求极高,实时的故障检测与诊断技术是保证安全可靠运行的有力手段。提出一种基于统计模型和改进宽度学习(BLS)模型的故障诊断方法。所提方法通过多元数据统计分析表征无人机集群系统在正常与不同故障模... 详细信息

无人机集群系统对安全性和稳定性要求极高,实时的故障检测与诊断技术是保证安全可靠运行的有力手段。提出一种基于统计模型和改进宽度学习(BLS)模型的故障诊断方法。所提方法通过多元数据统计分析表征无人机集群系统在正常与不同故障模式下的行为特征,采用改进的BLS模型实现准确、快速的故障诊断。在此基础上,开发无人机集群系统的高逼真可视化仿真验证平台对所提方法的合理性与有效性进行验证。实验结果表明,所提方法与目前主流方法相比具有明显的诊断优势。

关键词：无人机集群故障诊断统计模型宽度学习仿真验证

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基于深度强化学习的无人机虚拟管道视觉避障

自动化学报 2024年

作者：赵静裴子楠姜斌陆宁云赵斐陈树峰自动化学院人工智能学院南京邮电大学南京航空航天大学自动化学院浙江大学控制科学与工程学院北京计算机技术及应用研究所

针对虚拟管道下的无人机自主避障问题,提出一种基于视觉传感器的自主学习架构.通过引入新颖的奖励函数,设计了一种端到端的深度强化学习控制策略.融合卷积神经网络和循环神经网络的优点构建双网络,降低了网络复杂度，对无人机深度图像... 详细信息

针对虚拟管道下的无人机自主避障问题,提出一种基于视觉传感器的自主学习架构.通过引入新颖的奖励函数,设计了一种端到端的深度强化学习控制策略.融合卷积神经网络和循环神经网络的优点构建双网络,降低了网络复杂度，对无人机深度图像进行有效处理.进一步通过Airsim模拟器搭建三维实验环境,采用连续动作空间优化无人机飞行轨迹的平滑性.仿真结果表明,与现有的方法对比该模型在面对静态和动态障碍时,训练收敛速度快,平均奖励高,任务完成率分别增加9.4%和19.98%,有效实现无人机的精细化避障和自主安全导航.

关键词：自主避障深度强化学习虚拟管道无人机

基于多源域适应JYPLS迁移的间歇过程质量预测

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控制工程 2024年第1期31卷 32-39页

作者：王润褚菲马小平贾润达陆宁云中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

针对间歇过程数据不足,单源域迁移存在模型偏移,跨域信息损失导致建模效果不佳、负迁移等问题,结合域适应学习和多源域学习方法的优势,提出一种基于多源域适应联合Y偏最小二乘(joint-Y partial least squares,JYPLS)迁移的间歇过程质量... 详细信息

针对间歇过程数据不足,单源域迁移存在模型偏移,跨域信息损失导致建模效果不佳、负迁移等问题,结合域适应学习和多源域学习方法的优势,提出一种基于多源域适应联合Y偏最小二乘(joint-Y partial least squares,JYPLS)迁移的间歇过程质量预测方法。该方法通过迁移学习使用相似旧过程的数据辅助新过程建模,提高建模效率和模型预测精度;采用多源域适应的方式,通过引入多个源域,有效避免了负迁移;基于域适应思想减少源域和目标域之间的边缘概率分布差异,使得源域知识在目标域更好地泛化。最后,通过青霉素发酵过程的仿真案例验证了所提方法的有效性。

关键词：间歇过程质量预测多源域迁移学习域适应

融合多尺度和上下文的无人机救援小目标检测算法

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物联网学报 2024年

作者：刘园赵静蒋国平徐丰羽陆宁云南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京航空航天大学航空航天结构力学及控制国家重点实验室

针对无人机（UAV， unmanned aerial vehicle）图像中小目标所包含的特征信息少，导致模型的检测精度不足的问题，面向无人机海面救援任务提出了一种融合多尺度和上下文信息的图像小目标检测算法。首先，针对小目标特征信息设计上下文... 详细信息

针对无人机（UAV， unmanned aerial vehicle）图像中小目标所包含的特征信息少，导致模型的检测精度不足的问题，面向无人机海面救援任务提出了一种融合多尺度和上下文信息的图像小目标检测算法。首先，针对小目标特征信息设计上下文增强模块，通过增强特征层的上下文信息，有效地增加了模型对小目标的处理能力。其次，为提高模型的鲁棒性，设计了空间注意力模块加强对重要特征的学习。最后，使用Balance L1 Loss优化基线算法的损失函数，加强了模型检测时的稳定性。基于Tiny-Person数据集，与基准算法进行大量实验对比，所提算法在AP50＿tiny上提高了2.06%，一定程度上提高了对海面小目标的检测性能，对救援行动具有积极影响。

关键词：海面救援无人机图像小目标检测注意力机制特征融合

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基于半监督深度学习的雷达收发组件故障诊断

系统工程与电子技术 2023年第10期45卷 3329-3337页

作者：陈毓坤于晖陆宁云南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106 中国电子科技集团公司第三十八研究所安徽合肥230088

新一代相控阵雷达针对T/R组件部署了大量传感器,为数据驱动的组件故障诊断提供了良好基础。然而,实际监测数据大多没有表征其故障模式的标签。结合深度置信网络(deep belief network,DBN)在特征自学习方面的优势和自编码器(auto-encoder... 详细信息

新一代相控阵雷达针对T/R组件部署了大量传感器,为数据驱动的组件故障诊断提供了良好基础。然而,实际监测数据大多没有表征其故障模式的标签。结合深度置信网络(deep belief network,DBN)在特征自学习方面的优势和自编码器(auto-encoder,AE)重构输入数据的能力,提出一种基于DBN-AE半监督学习模型的故障特征提取及智能诊断方法,并应用烟花算法优化模型结构。该方法利用原始无标签状态数据训练DBN-AE模型,提取深层特征,再通过有监督再训练建立深层特征与故障模式之间的关系模型。所提方法在某型相控阵雷达T/R模块上得到了实验验证,有效提升了故障识别准确率和智能水准。

关键词：相控阵雷达 T/R组件故障诊断深度置信网络深度自编码器烟花算法

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基于参数优化VMD和散布熵的高压油泵故障诊断

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内燃机学报 2023年第2期41卷 166-174页

作者：许佳胡建村秦慈伟陆宁云姜斌金江善南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106 中国船舶重工集团公司第七一一研究所上海201108 船舶与海洋工程动力系统国家工程实验室上海201108

针对现有基于时域特征的高压油泵故障诊断准确率低的问题,笔者提出一种参数优化变分模态分解(VMD)算法和散布熵的特征提取方法,并采用支持向量机(SVM)进行故障诊断.首先,基于对高压油泵工作原理及典型故障的分析,利用AMESim平台搭建高... 详细信息

针对现有基于时域特征的高压油泵故障诊断准确率低的问题,笔者提出一种参数优化变分模态分解(VMD)算法和散布熵的特征提取方法,并采用支持向量机(SVM)进行故障诊断.首先,基于对高压油泵工作原理及典型故障的分析,利用AMESim平台搭建高压油泵仿真模型进行故障模拟和信号采集.然后,针对VMD效果受限于分解个数和惩罚因子选取的问题,采用改进灰狼优化(IGWO)算法对VMD进行参数寻优.通过计算各模态的散布熵值形成故障特征向量,最后,采用SVM对故障特征向量进行训练和诊断,实现高压油泵的故障诊断.该方法的故障诊断准确率可达到95%以上,能有效地实现高压油泵故障诊断.

关键词：船用柴油机高压油泵故障诊断改进灰狼优化变分模态分解散布熵

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面向新工科的“AI+X”课程体系建设

控制工程 2023年

作者：赵静陆宁云谢非徐丰羽肖敏南京邮电大学通达学院南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京航空航天大学自动化学院南京师范大学电气与自动化工程学院

为探索适合自动化专业创新创业特色人才培养创新模式，依托“人工智能”课程构建基于“融合模块”的课程体系。首先，明确专业需求，确立创新创业特色课程建设目标定位；其次，确定培养思路，完善培养体系，制定培养内容与培养方案；最... 详细信息

为探索适合自动化专业创新创业特色人才培养创新模式，依托“人工智能”课程构建基于“融合模块”的课程体系。首先，明确专业需求，确立创新创业特色课程建设目标定位；其次，确定培养思路，完善培养体系，制定培养内容与培养方案；最后，建设实践环节，利用校企合作增强专业特色人才的实践能力。

关键词：人工智能创新创业课程体系专业特色

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基于工况识别的注塑过程产品质量预测方法

化工学报 2013年第7期64卷 2526-2534页

作者：赵斐陆宁云杨毅南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016 浙江大学控制工程与科学系浙江杭州310007

针对多工况注塑过程的在线质量预测问题,考虑了过程数据高维、耦合、非线性等特点,采用拉普拉斯特征映射(LE)方法实现过程数据的非线性降维;在低维特征空间中采用Mean Shift聚类算法完成样本的工况聚类,以便注塑过程的工况分析和知识挖... 详细信息

针对多工况注塑过程的在线质量预测问题,考虑了过程数据高维、耦合、非线性等特点,采用拉普拉斯特征映射(LE)方法实现过程数据的非线性降维;在低维特征空间中采用Mean Shift聚类算法完成样本的工况聚类,以便注塑过程的工况分析和知识挖掘;同时运用Mean Shift原理,提出一种新样本的在线工况识别方法;最后应用基于混合粒子群(PSO)参数寻优的偏最小二乘支持向量机(PLS-LSSVM)方法,建立了多工况注塑过程的产品质量软测量模型。实验结果表明,相较于PLS-LSSVM方法,本文方法的预测精度和泛化性能均有明显提高,可为实际注塑企业提供一种效果良好的多工况产品质量在线预测方法。

关键词：注塑过程产品质量预测拉普拉斯特征映射 MeanShift聚类偏最小二乘支持向量机

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基于物理效应分析和非线性度量混合建模策略

系统工程与电子技术 2014年第6期36卷 1137-1145页

作者：王岳姜斌陆宁云南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

对于存在多变量、非线性的现代复杂系统,混合建模策略是获得准确、可靠模型的有效手段之一。在现有混合建模方法中,缺乏对先验模型和非参数模型建模目标的清晰界定,且在分析非参数模型时,对线性化方法的选择也缺乏统一的标准。针对上述... 详细信息

对于存在多变量、非线性的现代复杂系统,混合建模策略是获得准确、可靠模型的有效手段之一。在现有混合建模方法中,缺乏对先验模型和非参数模型建模目标的清晰界定,且在分析非参数模型时,对线性化方法的选择也缺乏统一的标准。针对上述问题,以四旋翼飞行器为应用对象,提出一种基于物理效应分析和非线性度量的混合建模策略,根据各类物理效应对飞行姿态的影响程度界定先验模型和非参数模型的建模目标,并根据各类物理效应的非线性程度运用模糊推理算法选择合适的线性化方法。实验结果证明了混合模型的可靠性和建模准确性。

关键词：混合建模物理效应非线性度量四旋翼飞行器